Unit Testing với Python Training Course

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (tại chỗ hoặc từ xa), người tham gia sẽ học cách sử dụng AutoIt để tự động hóa các ứng dụng Windows thông qua một loạt các bài tập thực hành trực tiếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng phân tích và thao tác dữ liệu bằng Pandas và NumPy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý, sắp xếp và lọc dữ liệu nâng cao.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan hóa khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng bộ công cụ FARM (FastAPI, React và MongoDB) để xây dựng các ứng dụng web động, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết tích hợp FastAPI, React và MongoDB.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích chính của bộ công cụ FARM.
• Tìm hiểu cách xây dựng REST API với FastAPI.
• Tìm hiểu cách thiết kế các ứng dụng tương tác với React.
• Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng (front-end và back-end) bằng bộ công cụ FARM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng FastAPI với Python để xây dựng, kiểm tra và triển khai các API RESTful dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng API với Python và FastAPI.
• Tạo API nhanh chóng và dễ dàng hơn bằng thư viện FastAPI.
• Tìm hiểu cách tạo mô hình dữ liệu và lược đồ dựa trên Pydantic và OpenAPI.
• Kết nối API với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy.
• Triển khai bảo mật và xác thực trong API bằng các công cụ của FastAPI.
• Xây dựng hình ảnh container và triển khai API web lên máy chủ đám mây.

Khóa học thực tế này hướng đến Python nhà phát triển muốn tạo ra và duy trì ứng dụng web đầu tiên của mình. Khóa học cũng dành cho những người đã quen thuộc với các khung web khác như Django hoặc Web2py, và muốn tìm hiểu việc sử dụng một microframework (tức là một khung ghép nối các thư viện bên thứ ba thay vì cung cấp một giải pháp toàn diện tự chứa) ảnh hưởng như thế nào đến quy trình.

Một phần đáng kể của khóa học dành cho việc không phải Flask bản thân (nó rất nhỏ gọn), mà là các thư viện và công cụ bên thứ ba thường được sử dụng trong các dự án Flask.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng các tính năng nâng cao của Flask để xây dựng các ứng dụng web có khả năng mở rộng trên MongoDB.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển các ứng dụng web với Flask.
• Tìm hiểu các khái niệm và kỹ thuật nâng cao cho các dự án Flask thực tế.
• Xây dựng một máy chủ API RESTful trên MongoDB.
• Tìm hiểu cách đóng gói, kiểm tra và triển khai các microservice với Flask, Docker và Amazon EC2.
• Có được một số hiểu biết sâu sắc về các tích hợp nâng cao của Flask để mở rộng các ứng dụng web.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng PyGame để tạo và xây dựng trò chơi bằng cách lập trình Python.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tạo các ứng dụng trò chơi với PyGame và Python.
• Tìm hiểu cách tạo các ứng dụng PyGame tương tác tích hợp với hoạt ảnh và các tính năng đa phương tiện.
• Chạy và kiểm tra các chương trình trò chơi với bộ kiểm thử PyGame và chuyển chúng thành các tệp thực thi.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển backend muốn xây dựng REST API bằng Python và Flask.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai REST API để cho phép ứng dụng web Flask đọc và ghi vào cơ sở dữ liệu ở backend.
• Phát triển các tính năng xác thực nâng cao như refresh token.
• Xây dựng backend có thể tái sử dụng cho các dự án Python trong tương lai.
• Đơn giản hóa việc lưu trữ dữ liệu với SQLAlchemy.
• Triển khai REST API lên máy chủ dựa trên đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư kiểm thử phần mềm muốn học cách viết một bộ các trường hợp kiểm thử và một bộ kiểm thử, sau đó thực thi các kiểm thử này trên một ứng dụng demo.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng phương pháp kiểm thử dựa trên từ khóa của Robot Framework và cú pháp dữ liệu kiểm thử dạng bảng để viết và thực thi các kiểm thử.
• Sử dụng cú pháp nhất quán để tạo các từ khóa mới từ các từ khóa hiện có.
• Thực hiện các kiểm thử kiểu Gherkin (Behavior Driven Development (BDD)) (tương tự như Cucumber).
• Tạo và diễn giải Báo cáo và Nhật ký để khắc phục sự cố trong ứng dụng đang được kiểm thử.
• Mở rộng khả năng của Robot Framework bằng cách sử dụng các thư viện bên thứ ba được viết bằng Python, Java, Perl, Javascript và PHP.
• Tích hợp Robot Framework với Selenium để kiểm thử các ứng dụng web.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng SciPy để tạo các chức năng tính toán khoa học nâng cao với Python.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tạo các chức năng tính toán khoa học.
• Tận dụng tối đa các tính năng của SciPy bằng cách thực hiện các ví dụ thực tế về các thao tác phức tạp.
• Triển khai và tối ưu hóa các thuật toán và hàm toán học để giải quyết các vấn đề khoa học.
• Thiết kế các cấu trúc dữ liệu và phương pháp nội suy để trực quan hóa, xử lý và phân tích.

In this instructor-led, live training in Việt Nam, participants will learn how to use TestComplete's features, including its test object model, check points, name mapping, and UI to carry out automated testing on desktop, web, and mobile applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create, record and run functional tests.
• Create a scalable and maintainable test framework.
• Create checkpoints, adjust tests for multiple devices and analyze test results.
• Use TestComplete's script extensions.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Tosca để thực hiện kiểm thử toàn diện (web + backend). Khóa đào tạo kết hợp lý thuyết với thực hành trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp, mang đến cho người tham gia cơ hội tương tác với công nghệ, giảng viên và đồng nghiệp của họ.

Khóa đào tạo bắt đầu với tổng quan về kiểm thử tự động dựa trên mã và script truyền thống và so sánh nó với phương pháp dựa trên mô hình (MBT) của Tosca. Người tham gia sẽ học cách tạo và thực thi các trường hợp kiểm thử bằng các mô-đun mặc định của Tosca, cũng như cách tự xây dựng các mô-đun của riêng họ để thực thi.

Từ các nguyên tắc mô hình hóa phần mềm đến độ bao phủ kiểm thử trên các trình duyệt khác nhau, khóa đào tạo này hướng dẫn người tham gia cả về lý thuyết và thực hành, cho phép họ triển khai giải pháp kiểm thử của riêng mình trong Tosca.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia kiểm thử phần mềm ở trình độ trung cấp, những người muốn được chứng nhận TOSCA và chứng minh năng lực sử dụng Tricentis Tosca trong tự động hóa kiểm thử.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ cấu trúc và yêu cầu của chứng nhận TOSCA.
• Nắm vững các khái niệm TOSCA, bao gồm thiết kế, tự động hóa và thực thi các trường hợp kiểm thử.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để xây dựng các trường hợp kiểm thử có thể tái sử dụng và dễ bảo trì.
• Chuẩn bị cho cả phần thực hành và lý thuyết của kỳ thi chứng nhận TOSCA.